Programa de soporte a la primaria: Un análisis descriptivo y de concordancia diagnóstica entre médico/a de atención primaria y psicólogo/a.

Objetivos: Describir las características del Programa de Soporte a la Primaria (PSP) y analizar la concordancia diagnóstica entre Médicos de Atención Primaria (MAP) y Psicólogos/as del programa. Metodología: Estudio descriptivo longitudinal realizado en 2010 en 7 CAPs de Barcelona. La muestra son 769 pacientes derivados a psicología. Se utilizan estadísticos descriptivos para analizar las variables sociodemográficas y la kappa de Cohen para valorar la concordancia.Resultados: El tiempo de espera medio entre derivación y primera visita es 28 días. La media de intervenciones por paciente es 3 visitas. Un 27% son dados de alta, un 20% abandonan. Existe una baja concordancia global entre MAP y Psicólogo/a.El diagnóstico más frecuentemente realizado por los MAP es Trastorno de Ansiedad. Los psicólogos/as diagnostican con igual frecuencia Trastornos Ansiosos (21%), Depresión (20.2%) y Trastornos Adaptativos (19.6%).Conclusiones: El PSP ofrece intervenciones breves y especializadas desde Atención Primaria.La baja concordancia indica la necesidad de aumentar espacios de interconsulta

Programa de soporte a la primaria: Un análisis descriptivo y de concordancia diagnóstica entre médico/a de atención primaria y psicólogo/a.

Objetivos: Describir las características del Programa de Soporte a la Primaria (PSP) y analizar la concordancia diagnóstica entre Médicos de Atención Primaria (MAP) y Psicólogos/as del programa. Metodología: Estudio descriptivo longitudinal realizado en 2010 en 7 CAPs de Barcelona. La muestra son 769 pacientes derivados a psicología. Se utilizan estadísticos descriptivos para analizar las variables sociodemográficas y la kappa de Cohen para valorar la concordancia.Resultados: El tiempo de espera medio entre derivación y primera visita es 28 días. La media de intervenciones por paciente es 3 visitas. Un 27% son dados de alta, un 20% abandonan. Existe una baja concordancia global entre MAP y Psicólogo/a.El diagnóstico más frecuentemente realizado por los MAP es Trastorno de Ansiedad. Los psicólogos/as diagnostican con igual frecuencia Trastornos Ansiosos (21%), Depresión (20.2%) y Trastornos Adaptativos (19.6%).Conclusiones: El PSP ofrece intervenciones breves y especializadas desde Atención Primaria.La baja concordancia indica la necesidad de aumentar espacios de interconsulta

Comparison of algorithms for the detection of cancer drivers at subgene resolution

Understanding genetic events that lead to cancer initiation and progression remains one of the biggest challenges in cancer biology. Traditionally, most algorithms for cancer-driver identification look for genes that have more mutations than expected from the average background mutation rate. However, there is now a wide variety of methods that look for nonrandom distribution of mutations within proteins as a signal for the driving role of mutations in cancer. Here we classify and review such subgene-resolution algorithms, compare their findings on four distinct cancer data sets from The Cancer Genome Atlas and discuss how predictions from these algorithms can be interpreted in the emerging paradigms that challenge the simple dichotomy between driver and passenger genes.We would like to thank the people working at The Cancer Genome Atlas for their efforts and for making all the data publicly available. E.P.-P. and A.G. acknowledge the support from the Cancer Center grants P30 CA030199 (to our institute) and R35 GM118187 (A.G.). A.K. was supported by startup funds of G.G. and by a collaboration with Bayer AG. D.T. is supported by project SAF2015- 74072-JIN, which is funded by the Agencia Estatal de Investigacion (AEI) and Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). N.L.-B. acknowledges funding from the European Research Council (consolidator grant 682398). A.V. and T.P. acknowledge funding by the European Union Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement no. 305444 (RD-Connect).Peer Reviewe

Comparison of algorithms for the detection of cancer drivers at subgene resolution

Understanding genetic events that lead to cancer initiation and progression remains one of the biggest challenges in cancer biology. Traditionally, most algorithms for cancer-driver identification look for genes that have more mutations than expected from the average background mutation rate. However, there is now a wide variety of methods that look for nonrandom distribution of mutations within proteins as a signal for the driving role of mutations in cancer. Here we classify and review such subgene-resolution algorithms, compare their findings on four distinct cancer data sets from The Cancer Genome Atlas and discuss how predictions from these algorithms can be interpreted in the emerging paradigms that challenge the simple dichotomy between driver and passenger genes.E.P.-P. and A.G. acknowledge the support from the Cancer Center grants P30 CA030199 (to our institute) and R35 GM118187 (A.G.). A.K. was supported by startup funds of G.G. and by a collaboration with Bayer AG. D.T. is supported by project SAF2015-74072-JIN, which is funded by the Agencia Estatal de Investigacion (AEI) and Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). N.L.-B. acknowledges funding from the European Research Council (consolidator grant 682398). A.V. and T.P. acknowledge funding by the European Union Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement no. 305444 (RD-Connect